論文の概要: A Real Benchmark Swell Noise Dataset for Performing Seismic Data Denoising via Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08231v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 13:06:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 04:36:03.712378
- Title: A Real Benchmark Swell Noise Dataset for Performing Seismic Data Denoising via Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による耐震性評価のための実ベンチマーク・スウェルノイズデータセット
- Authors: Pablo M. Barros, Roosevelt de L. Sardinha, Giovanny A. M. Arboleda, Lessandro de S. S. Valente, Isabelle R. V. de Melo, Albino Aveleda, André Bulcão, Sergio L. Netto, Alexandre G. Evsukoff,
- Abstract要約: 本稿では, 実データ上に実装されたフィルタリングプロセスから抽出したノイズにより, 合成地震データからなるベンチマークデータセットを提案する。
地震探査のための新しいソリューションの開発を加速するためのベンチマークとして提案されている。
その結果, DLモデルは地震探査に有効であることがわかったが, 未解決の問題も残されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.163242023030016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent development of deep learning (DL) methods for computer vision has been driven by the creation of open benchmark datasets on which new algorithms can be tested and compared with reproducible results. Although DL methods have many applications in geophysics, few real seismic datasets are available for benchmarking DL models, especially for denoising real data, which is one of the main problems in seismic data processing scenarios in the oil and gas industry. This article presents a benchmark dataset composed of synthetic seismic data corrupted with noise extracted from a filtering process implemented on real data. In this work, a comparison between two well-known DL-based denoising models is conducted on this dataset, which is proposed as a benchmark for accelerating the development of new solutions for seismic data denoising. This work also introduces a new evaluation metric that can capture small variations in model results. The results show that DL models are effective at denoising seismic data, but some issues remain to be solved.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンのための最近のディープラーニング(DL)手法の開発は、新しいアルゴリズムをテストし再現可能な結果と比較するオープンなベンチマークデータセットの作成によって進められている。
DL法は地球物理学に多くの応用があるが、特に石油・ガス産業における地震データ処理のシナリオにおける主要な問題である実際のデータのデノベートのために、DLモデルのベンチマークを行うための実際の地震データセットはほとんど存在しない。
本稿では, 実データ上に実装されたフィルタリングプロセスから抽出したノイズにより, 合成地震データからなるベンチマークデータセットを提案する。
本研究は,2つの有名なDLに基づくデノナイジングモデルの比較を行い,地震データデノナイジングのための新しいソリューションの開発を加速するためのベンチマークとして提案する。
この研究は、モデル結果の小さなバリエーションをキャプチャできる新しい評価指標も導入している。
その結果, DLモデルは地震探査に有効であることがわかったが, 未解決の問題も残されている。
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